完整成像測(cè)量方法中輪廓測(cè)量技術(shù)的研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，影像測(cè)量技術(shù)在工業(yè)零件的檢測(cè)中得到了越來(lái)越多的應(yīng)用。而目前的影像測(cè)量?jī)x，受精度要求的限制，大都針對(duì)很小的區(qū)域成像，測(cè)量的對(duì)象也是單個(gè)的幾何要素，如圓、直線等，無(wú)法對(duì)復(fù)雜的輪廓度給出評(píng)價(jià)，使影像測(cè)量?jī)x的應(yīng)用受到了限制。 本文針對(duì)上述問(wèn)題，采用了基于模板的圖像拼接技術(shù)，研究了高精度的圖像特征提取技術(shù)，并提出了基于圖像的線輪廓度測(cè)量的思想，通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了該思想的可行性，為實(shí)現(xiàn)微型零件的高精度、高效率和智能化測(cè)量打

2、下了基礎(chǔ)。 本文的主要工作如下： 1、分析了各種圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)的特點(diǎn)，著重研究了各種亞象素的邊緣定位方法。研究了直邊特征量的提取，同時(shí)通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)直線夾角、兩平行線之間的距離等幾何量的測(cè)量進(jìn)行了驗(yàn)證。 2、分析了幾種通用的輪廓度測(cè)量方法和輪廓度誤差的評(píng)價(jià)算法，提出了基于圖像的有基準(zhǔn)定位的微型零件線輪廓度測(cè)量的新方法-被測(cè)輪廓離散點(diǎn)與理論輪廓離散點(diǎn)最小距離法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了上述算法的準(zhǔn)確性。另外，在此基礎(chǔ)上，給出